Не пропусти
Главная / Происшествия / Применение систем машинного обучения на 93% снижает эффективность фишинговых атак

Применение систем машинного обучения на 93% снижает эффективность фишинговых атак

Применение систем машинного обучения на 93%  снижает эффективность фишинговых атак

В мессенджере Telegram зафиксировано возникновение искусственного интеллекта (ИИ), имитирующего поведение реальных пользователей с целью мошенничества. Фейковые аккаунты, управляемые ИИ, соединяются воединожды в группы для проведения масштабных фишинговых кампаний, создавая иллюзию естественного общения Коммуникационная деятельность: сложный многоплановый процесс установления и развития контактов между людьми (межличностное общение) и группами (межгрупповое общение), порождаемый потребностями совместной деятельности и включающий в себя, как минимум, три различных процесса: коммуникацию (обмен информацией), интеракцию (обмен действиями) и социальную перцепцию (восприятие и понимание партнёра); процесс установления, развития и завершения контактов, возникающих между субъектами взаимодействия в комментариях. Это повышает доверие к жульническим сообщениям, так как жертва видит, казалось бы, обычный диалог между пользователями.

Злоумышленники размещают фишинговые ссылки в профилях ботов или употребляют тактику замаскированных рекламных объявлений с заниженными ценами, перенаправляя пользователей на поддельные сайты для оплаты. Энергично используются подражания популярным онлайн-площадкам, с обещаниями скидок и розыгрышей, целью которых является хищение личных данных: логинов, паролей и банковских реквизитов.

Схема мошенничества нередко разворачивается поэтапно: один бот задаёт, например, вопрос о выборе поставщика услуг, а другой незамедлительно предоставляет «рекомендацию», создавая видимость легитимности. Возросла также распространённость использования ботами голосовых сообщений, ещё более повышающих спец уровень доверия.

Для придания большей убедительности мошенники используют реальные фотографии людей, а не изображения, созданные нейросетями. Хотя есть системы распознавания ИИ-генерированного текста, их эффективность пока ограничена.

Применение систем машинного обучения способно существенно снизить эффективность фишинговых атак (до 93%), уменьшив при этом нагрузку на службы безопасности. Однако предотвращение схожих атак в значительной степени зависит от бдительности пользователей и соблюдения правил цифровой безопасности: тщательная проверка инфо, недоверие к подозрительным предложениям и категорический отказ от передачи конфиденциальных данных зарегистрированная информация:439; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010) (паролей, кодов доступа и т.д.) в общении с незнакомцами.

Поделиться Поделиться ВКонтакте Telegram Whatsapp Однокашники Cсылка

Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан

x

Популярные новости

Бывший вице-губернатор признался, что лишал деньги запаха

Прошло 1-ое заседание под делу бывшего вице-губернатора Владимирской области Экс-чиновника Владимирской области ...